融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法 |
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引用本文: | 景星烁,邹卫军,夏婷,李超,许旭.融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法[J].电光与控制,2018(8). |
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作者姓名: | 景星烁 邹卫军 夏婷 李超 许旭 |
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作者单位: | 南京理工大学;山东农业大学 |
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摘 要: | 针对压缩跟踪算法中存在的特征单一、对光照变化敏感、不能适应目标尺度变化的问题,提出了一种融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法。该算法在Haar-like特征基础上采用固定比值方式融合了HOG类特征,降低了算法对光照的敏感度,HOG类特征仍采用积分图算法进行加速计算。另外,在尺度估计方面,采用相关滤波尺度估计方法,找到使尺度滤波器响应最大的尺度作为新的目标尺度,及时调整跟踪窗的大小并更新特征提取模板,解决了尺度变化问题。实验结果表明:改进后的算法可以适应较大光照变化与尺度变化、平面内旋转等情况,跟踪精度和鲁棒性有明显提高,并且满足准实时性的要求。
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